基于梯度的样本影响

以最少微调数据实现高效医学推理

Towards Efficient Medical Reasoning with Minimal Fine-Tuning Data

对做医学 VLM 适配的人，这篇给出了一个可直接复用的数据筛选准则：用样本梯度影响与难度的二维象限联合打分，只保留「高难度-高影响」样本，从而在 1% 数据下逼近全量微调效果，可迁移到任意 VLM 的领域 SFT 数据蒸馏流程。